package com.atguigu.bigdata.streaming

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

//自定义采集器
object SparkStreaming05_UpdateState {
//  使用SparkStreaming 完成WordCount
  def main(args: Array[String]): Unit = {
//    spark配置对象
     val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkStreaming01_WordCount")
//   实时数据分析环境对象
//   采集周期，以指定的时间为周期采集实时数据
     val streamingContext = new StreamingContext(sparkConf,Seconds(3))
//    保存的数据的状态，需要设定检查点路径
     streamingContext.sparkContext.setCheckpointDir("cp")
//    从kafka中采集数据
    val kafkaDStream:ReceiverInputDStream[(String,String)] = KafkaUtils.createStream(
      streamingContext,
      "hadoop102",
      //      以消费者组的概念消费数据
      "atguigu",
      //      Map("atguigu"->3)== atguigu是topic
      Map("atguigu" -> 3)
    )


//   从指定文件夹中读取采集数据
//     val receiverDStream = streamingContext.receiverStream(new MyReceiver("hadoop102",9999))
//   将采集的数据进行分解（扁平化）
     val wordDStream = kafkaDStream.flatMap(t=>t._2.split(" "))
//   将数据进行结构的转换方便统计
     val mapDStream = wordDStream.map((_,1))
//
     val stateDStream:DStream[(String,Int)] = mapDStream.updateStateByKey {
       case (seq, buffer) => {
//       不太理解
         val sum = buffer.getOrElse(0) + seq.sum
         Option(sum)
       }
     }


    stateDStream.print()
//    不能停止采集
//    streamingContext.stop()
//   启动采集器
    streamingContext.start()
//    Driver等待采集器的执行
    streamingContext.awaitTermination()
  }
}

